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消息中间件——RabbitMQ（八）高级特性全在这里!（下）

2019-08-28 15:05 676 查看

前言

消息如何保障100%的投递成功？

幂等性概念详解

在海量订单产生的业务高峰期，如何避免消息的重复消费的问题？

Confirm确认消息、Return返回消息

。这篇我们来介绍下下面内容。

自定义消费者
消息的限流（防止占用内存过多，节点宕机）
消息的ACK与重回队列
TTL消息
死信队列

1. 自定义消费者

1.1 消费端自定义监听

我们一般就在代码中编写while循环，进行consumer.nextDelivery方法进行获取下一条消息，然后进行消费处理！

但是这种轮训的方式肯定是不好的，代码也比较low。

我们使用自定义的Consumer更加的方便，解耦性更加的强，也是在实际工作中最常见的使用方式！

1.2 代码演示

1.2.1 生产者

/**
*
* @ClassName: Producer
* @Description: 生产者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:15:51
*
*/
public class Producer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//1 创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchange = "test_consumer_exchange";
String routingKey = "consumer.save";

String msg = "Hello RabbitMQ Consumer Message";

for(int i =0; i<5; i ++){
channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
}

}
}

1.2.2 消费者

/**
*
* @ClassName: Consumer
* @Description: 消费者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:13:51
*
*/
public class Consumer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchangeName = "test_consumer_exchange";
String routingKey = "consumer.#";
String queueName = "test_consumer_queue";

channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

//实现自己的MyConsumer()
channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));
}
}

1.2.3 自定义类：MyConsumer

/**
*
* @ClassName: MyConsumer
* @Description: TODO
* @author Coder编程
* @date 2019年7月30日 下午23:11:55
*
*/
public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

public MyConsumer(Channel channel) {
super(channel);
}

//根据需求，重写自己需要的方法。
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
System.err.println("-----------consume message----------");
//消费标签
System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
//这个对象包含许多关键信息
System.err.println("envelope: " + envelope);
System.err.println("properties: " + properties);
System.err.println("body: " + new String(body));
}

}

1.3 打印结果

2. 消费端限流

2.1 什么是消费端的限流？

假设一个场景，首先，我们Rabbitmq服务器有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现下面情况：
巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据！这个时候很容易导致服务器崩溃，出现故障。

为什么不在生产端进行限流呢？

因为在高并发的情况下，客户量就是非常大，所以很难在生产端做限制。因此我们可以用MQ在消费端做限流。

RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息（通过基于consume或者channel设置Qos的值）未被确认前，不进行消费新的消息。
在限流的情况下，千万不要设置自动签收，要设置为手动签收。
void BasicQos(uint prfetchSize,ushort prefetchCount,bool global);

参数解释：
prefetchSize:0
prefetchCount:会告诉RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息，即一旦有N个消息还没有ack，则该consumer将block掉，直到有消息ack。
global: true\false 是否将上面设置应用于channel，简单点说，就是上面限制是channel级别还是consumer级别。
prefetchSize和global这两项，rabbitmq没有实现，暂且不研究prefetch_count在no_ask = false的情况下生效，即在自动应答的情况下这两个值是不生效的。

第一个参数：消息的限制大小，消息多少兆。一般不做限制，设置为0
第二个参数：一次最多处理多少条，实际工作中设置为1就好
第三个参数：限流策略在什么上应用。在RabbitMQ一般有两个应用级别：1.通道 2.Consumer级别。一般设置为false，true 表示channel级别，false表示在consumer级别

2.2 代码演示

2.2.1 生产者

/**
*
* @ClassName: Producer
* @Description: 生产者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:15:51
*
*/
public class Producer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//1 创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchange = "test_qos_exchange";
String routingKey = "qos.save";

String msg = "Hello RabbitMQ QOS Message";

for(int i =0; i<5; i ++){
channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
}

}
}

2.2.2 消费者

/**
*
* @ClassName: Consumer
* @Description: 消费者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:13:51
*
*/
public class Consumer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//1 创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchangeName = "test_qos_exchange";
String queueName = "test_qos_queue";
String routingKey = "qos.#";

channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

//1 限流方式  第一件事就是 autoAck设置为 false
//设置为1，表示一条一条数据处理
channel.basicQos(0, 1, false);

channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));

}
}

2.2.3 自定义类：MyConsumer

/**
*
* @ClassName: MyConsumer
* @Description: TODO
* @author Coder编程
* @date 2019年7月30日 下午23:11:55
*
*/
public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

private Channel channel ;

public MyConsumer(Channel channel) {
super(channel);
this.channel = channel;
}

@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
System.err.println("-----------consume message----------");
System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
System.err.println("envelope: " + envelope);
System.err.println("properties: " + properties);
System.err.println("body: " + new String(body));

//需要做签收,false表示不支持批量签收
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);

}

}

2.2.4 测试结果

我们先注释掉：channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);然后启动Consumer。
查看Exchange

查看Queues

然后再启动Producer。查看打印结果：

我们会发现消费端，只收到了一条消息。这是为什么呢？

第一点因为我们在consumer中

channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));

第二个参数设置为false为手动签收。

第二点在qos中设置只接受一条消息。如果这一条消息不给Broker Ack应答的话，那么Broker会认为你并没有消费完这一条消息，那么就不会继续发送消息。

channel.basicQos(0, 1, false);

可以看下管控台，unack=1，Ready=4，total=5.

接下来我们放开注释channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); 进行消息签收。重启服务。

3.1 打印结果

可以看到正常打印五条结果

4. 消费端ACK与重回队列

4.1 消费端的手工ACK和NACK

消费端进行消费的时候，如果由于业务异常我们可以进行日志的记录，然后进行补偿！

如果由于服务器宕机等严重问题，那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功！

4.2 消费端的重回队列

3ff8 消费端重回队列是为了对没有处理成功的消息，把消息重新传递给Broker!

一般我们在实际应用中，都会关闭重回队列，也就是设置为False.

4.3 代码演示

4.3.1 生产者

/**
*
* @ClassName: Producer
* @Description: 生产者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:15:51
*
*/
public class Producer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//1创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchange = "test_ack_exchange";
String routingKey = "ack.save";

for(int i =0; i<5; i ++){

Map<String, Object> headers = new HashMap<String, Object>();
headers.put("num", i);

//添加属性，后续会使用到
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.deliveryMode(2) //投递模式，持久化
.contentEncoding("UTF-8")
.headers(headers)
.build();
String msg = "Hello RabbitMQ ACK Message " + i;
channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
}

}
}

4.3.2 消费者

/**
*
* @ClassName: Consumer
* @Description: 消费者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:13:51
*
*/
public class Consumer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//1创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchangeName = "test_ack_exchange";
String queueName = "test_ack_queue";
String routingKey = "ack.#";

channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

// 手工签收 必须要关闭 autoAck = false
channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));

}
}

4.3.3 自定义类：MyConsumer

/**
*
* @ClassName: MyConsumer
* @Description: TODO
* @author Coder编程
* @date 2019年7月30日 下午23:11:55
*
*/
public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

private Channel channel ;

public MyConsumer(Channel channel) {
super(channel);
this.channel = channel;
}

@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
System.err.println("-----------consume message----------");
System.err.println("body: " + new String(body));
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
if((Integer)properties.getHeaders().get("num") == 0) {
//Nack三个参数  第二个参数：是否是批量，第三个参数：是否重回队列（需要注意可能会发生重复消费，造成死循环）
channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
} else {
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
}

}

}

5.1 打印结果：

注意：
可以看到重回队列会出现重复消费导致死循环的问题，这时候最好设置重试次数，比如超过三次后，消息还是消费失败，就将消息丢弃。

6. TTL队列/消息

6.1 TTL

TTL是Time To Live的缩写，也就是生存时间
RabbitMQ支持消息的过期时间，在消息发送时可以进行指定
RabbitMQ支持队列的过期时间，从消息入队列开始计算，只要超过了队列的超时时间配置，那么消息会自动的清除

6.2 代码演示

6.2.1 直接通过管控台进行演示

通过管控台创建一个队列

x-max-length 队列的最大大小
x-message-ttl 设置10秒钟，如果消息还没有被消费的话，就会被清除。

添加exchange

Queue与Exchange进行绑定

点击 test_ttl_exchange 进行绑定

查看是否绑定成功

通过管控台发送消息

消息未处理自动清除

生产端设置过期时间

AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.deliveryMode(2)
.contentEncoding("UTF-8")
.expiration("10000")
.headers(headers)
.build();

这两个属性并不相同，一个对应的是消息体，一个对应的是队列的过期。

7. 死信队列

7.1 概念理解

死信队列：DLX,Dead-Letter-Exchange
RabbitMQ的死信队里与Exchange息息相关

利用DLX,当消息在一个队列中变成死信（dead message）之后，它能被重新publish到另一个Exchange，这个Exchange就是DLX

消息变成死信有以下几种情况

消息被拒绝（basic.reject/basic.nack）并且requeue=false
消息TTL过期
队列达到最大长度

DLX也是一个正常的Exchange，和一般的Exchange没有区别，它能在任何的队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性

当这个队列中有死信时，RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去，进而被路由到另一个队列。

可以监听这个队列中消息做相应的处理，这个特征可以弥补RabbitMQ3.0以前支持的immediate参数的功能。

7.2 代码演示

死信队列设置：
首先需要设置死信队列的exchange和queue,然后进行绑定：
Exchange:dlx.exchange
Queue:dlx.queue
RoutingKey:#
然后我们进行正常声明交换机、队列、绑定，只不过我们需要在队列加上一个参数即可：arguments.put("x-dead-letter-exchange","dlx.exchange");
这样消息在过期、requeue、队列在达到最大长度时，消息就可以直接路由到死信队列！

7.2.1 生产者

/**
*
* @ClassName: Producer
* @Description: 生产者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:15:51
*
*/
public class Producer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

String exchange = "test_dlx_exchange";
String routingKey = "dlx.save";

String msg = "Hello RabbitMQ DLX Message";

for(int i =0; i<1; i ++){

AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.deliveryMode(2)
.contentEncoding("UTF-8")
.expiration("10000")
.build();
channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
}

}
}

7.2.2 消费者

/**
*
* @ClassName: Consumer
* @Description: 消费者
* @author Coder编程
* @date2019年7月30日 下午23:13:51
*
*/
public class Consumer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

//创建ConnectionFactory
Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

// 这就是一个普通的交换机 和 队列 以及路由
String exchangeName = "test_dlx_exchange";
String routingKey = "dlx.#";
String queueName = "test_dlx_queue";

channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);

Map<String, Object> agruments = new HashMap<String, Object>();
agruments.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange");
//这个agruments属性，要设置到声明队列上
channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, agruments);
channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

//要进行死信队列的声明:
channel.exchangeDeclare("dlx.exchange", "topic", true, false, null);
channel.queueDeclare("dlx.queue", true, false, false, null);
channel.queueBind("dlx.queue", "dlx.exchange", "#");

channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));

}
}

7.2.3 自定义类：MyConsumer

/**
*
* @ClassName: MyConsumer
* @Description: TODO
* @author Coder编程
* @date 2019年7月30日 下午23:11:55
*
*/
public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

public MyConsumer(Channel channel) {
super(channel);
}

@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
System.err.println("-----------consume message----------");
System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
System.err.println("envelope: " + envelope);
System.err.println("properties: " + properties);
System.err.println("body: " + new String(body));
}
}

7.2.4 测试结果

运行Consumer，查看管控台
查看Exchanges

查看queue

可以看到test_dlx_queue多了DLX的标识，表示当队列中出现死信的时候，会将消息发送到死信队列dlx_queue中

关闭Consumer，只运行Producer

过10秒钟后，消息过期

在我们工作中，死信队列非常重要，用于消息没有消费者，处于死信状态。我们可以才用补偿机制。

小结

本次主要介绍了RabbitMQ的高级特性，首先介绍了互联网大厂在实际使用中如何保障100%的消息投递成功和幂等性的，以及对RabbitMQ的确认消息、返回消息、ACK与重回队列、消息的限流，以及对超时时间、死信队列的使用

文末

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参考文章：

《RabbitMQ消息中间件精讲》